Sistema para detecção de problemas na cultura do morango a partir da análise de imagens
Abstract
Este estudo tem como objetivo aplicar técnicas de aprendizado de máquina para desenvolver um modelo de classificação de imagens no contexto da agricultura, utilizando um dataset específico para pés de morango, uma cultura comum em pequenas propriedades. A implementação do modelo foi realizada no aplicativo de análise Ultralytics HUB. O aplicativo é conhecido por oferecer detecção de objetos e reconhecimento de imagens em tempo real, otimizando o treinamento do modelo de ML com o uso de GPUs. O trabalho inclui a utilização de um dataset da plataforma Kaggle, transferido para o RoboFlow, e emprega a
arquitetura YOLOv8. A proposta visa estudar e analisar formas de detectar problemas nas plantas, como danos ou doenças, reduzindo a necessidade de verificações manuais. A automatização do processo de verificação de imagens poderia permitir monitorar um maior número de áreas cultivadas, gerar relatórios mais precisos e realocar recursos para outras demandas agrícolas importantes, contribuindo para a otimização dos recursos disponíveis nas pequenas propriedades. O resultado obtido foi um aplicativo que, quando conectado à internet, consegue fazer previsões sobre as doenças dos morangos quando a câmera está direcionada para eles. O aplicativo não identifica as causas das doenças, apenas indica a probabilidade de sua presença.
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